《图像分割》PPT课件

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1、第7章 图像分割7.1 间隔检测（了解）7.2 边缘连接和边界检测（掌握）7.3 门限处理（阈值分割）（掌握）7.4 区域分割（掌握）总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割图图像像图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。直接影响后续图像处理的效果。总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割第7章 图像分割T预处理 图像锐化、图像平滑T分 割 直方图分割、概率统计门限检测、边缘检测、群聚、纹理匹配T特征提取 空间特征、变换特征、边缘边界、形状特征、矩、纹理特征总述间隔检测边

2、缘连接与边界检测门限处理区域分割第7章 图像分割图像输入光电变换数字化图像增强图像恢复图像编码预处理阈值分割边缘检测区域分割图像分割特征提取图像识别图像分析理解描述解释图像处理过程总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割第7章 图像分割图像分割图像分割图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。的、具有相同性质的区域。不同的分割算法总是在不同的约束之间寻找一种合理的平衡不同的分割算法总是在不同的约束之间寻找一种合理的平衡.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割图像分割图像分割图像分割算法一般是基于亮度

3、值的两个基本特性之一图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一:不连不连续性续性和和相似性相似性.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割T图像分割的概念图像分割的概念把图像分解成构成它的部件和对象的过程把图像分解成构成它的部件和对象的过程有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割T图像分割的基本思路图像分割的基本思路从简到难，逐级分割；从简到难，逐级分割；控制背景环境，降低分割难度；控制背景环境，降低分割难度；把焦点放在增强感兴趣对象，缩小不相干图像成分的干扰上。把焦点放在增强感兴趣对象，缩

4、小不相干图像成分的干扰上。1.例如：下图的分割过程。例如：下图的分割过程。总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割1.从简到难，逐级分割从简到难，逐级分割 分割矩形区域；定位牌照；定位文字分割矩形区域；定位牌照；定位文字2.控制背景环境，降低分割难度控制背景环境，降低分割难度 背景环境背景环境:路面、天空路面、天空3.焦点放在增强感兴趣对象，缩小不相干图像成分的干扰焦点放在增强感兴趣对象，缩小不相干图像成分的干扰.感兴趣的对象：汽车牌照感兴趣的对象：汽车牌照 不相干图像成分：不相干图像成分：非矩形区域非矩形区域总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割7.1 间隔检测总述间隔检测间隔

5、检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割1 1229991iiiRw zw zw zw z间隔检测的通用方法：间隔检测的通用方法：使用一个模板对整幅图像进行检测。使用一个模板对整幅图像进行检测。1 1个个3 33 3的模板的模板总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割7.1 间隔检测点检测点检测|RT使用右图模板使用右图模板,若若则在模板中心的位置已经检测则在模板中心的位置已经检测到一个孤立点到一个孤立点.T为非负门限为非负门限如果一个孤立的点与它周围的点很不同如果一个孤立的点与它周围的点很不同,则很容易被这类模板检测到则很容易被这类模板检测到.图图10.2 10.2 点检测模板点

6、检测模板总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割图图10.3 10.3 线检测模板线检测模板 垂直垂直 水平水平第第1 1个模板对水平方向个模板对水平方向(一个像素宽度一个像素宽度)的线条有很强的响应的线条有很强的响应.第第2 2个模板对个模板对+45+45度方向线有最佳响应度方向线有最佳响应.总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割点检测点检测若要检测特定方向上的线若要检测特定方向上的线,应使用与这一方向有关的模板应使用与这一方向有关的模板,并设置该并设置该模板的输出门限模板的输出门限.令令R1,R2,R3,R4分别表示图中模板的响应分别表示图中模板的响应,如果如

7、果|Ri|Rj|,则此点被认为与在模板则此点被认为与在模板i方向上的线更相关方向上的线更相关.总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割点检测点检测总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割边缘检测边缘检测斜坡部分与边缘的模糊程度成正比斜坡部分与边缘的模糊程度成正比.总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割边缘检测边缘检测一阶导数可以用于检测图像中的一个点是一阶导数可以用于检测图像中的一个点是否在斜坡上否在斜坡上.二阶导数的符号可以用于判断一个边缘像二阶导数的符号可以用于判断一个边缘像素是在边缘亮的一边还是暗的一边素是在边缘亮的一边还是暗的一边.(1)(1

8、)对图像中的每条边缘二阶导数生成两对图像中的每条边缘二阶导数生成两个值个值(2)(2)一条连接二阶导数正极值和负极值的一条连接二阶导数正极值和负极值的虚构直线虚构直线将在边缘中点附近穿过零点将在边缘中点附近穿过零点.据据此可以用于确定粗边线的中心此可以用于确定粗边线的中心.灰度剖面图灰度剖面图一阶导数一阶导数二阶导数二阶导数总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割边缘检测边缘检测基于一阶导数的边缘检测算子包括基于一阶导数的边缘检测算子包括RobertsRoberts算子、算子、SobelSobel算子、算子、PrewittPrewitt算子等算子等.通过通过2 22 2或者或者3

9、 33 3的模板作为核与图像中的每个的模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘然后选取合适的阈值以提取边缘.拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子,对噪声敏对噪声敏感感,一种改进方式是先对图像进行平滑处理一种改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用二阶导数然后再应用二阶导数的边缘检测算子的边缘检测算子.图像边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。图像边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割边缘检测边缘检测(,)xyfGx

10、f x yfGy1222()()xymag fGG)arctan(),(xyGGyx总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割边缘检测边缘检测1|xyMGG222xyMGG(,)xyMMax G G总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割梯度算子梯度算子9586xyGZZGZZZ1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9-10010-110总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割梯度算子梯度算子Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9)()()()(741963321987ZZZZZZGZZZZZZGyx-1-1-1000111-101-101-101总述间隔检测间

11、隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割梯度算子梯度算子789123369147(2)(2)(2)(2)xyGZZZZZZGZZZZZZZ1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9-1-2-1000121-101-202-101总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割梯度算子梯度算子总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割011-101-1-10-1-10-10101101-2-101-2-10-2-10-102012Prewitt Sobel 用于检测对角边缘用于检测对角边缘的的Prewitt算子和算子和Sobel算子算子 梯度算子梯度算子总述间隔检测间隔检测边缘连接与边

12、界检测门限处理区域分割梯度算子梯度算子22222(,)(,)(,)f x yf x yf x yxy2(,)(1,)(1,)(,1)(,1)4(,)f x yf xyf xyf x yf x yf x y 总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割拉普拉斯算子拉普拉斯算子0101-410101111-81111总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割拉普拉斯算子拉普拉斯算子拉普拉斯算子一般不以其原始形式用于边缘检测拉普拉斯算子一般不以其原始形式用于边缘检测,这是因为：这是因为：(1)作为一个二阶导数作为一个二阶导数,拉普拉斯算子对噪声具有无法接受的敏感性拉普拉斯算子对

13、噪声具有无法接受的敏感性;(2)拉普拉斯算子的幅值产生双边缘拉普拉斯算子的幅值产生双边缘,这是复杂的分割不希望有的结果这是复杂的分割不希望有的结果;(3)拉普拉斯算子不能检测边缘的方向拉普拉斯算子不能检测边缘的方向.拉普拉斯算子在分割中所起的作用包括拉普拉斯算子在分割中所起的作用包括:(1)利用它的零交叉的性质进行边缘定位利用它的零交叉的性质进行边缘定位;(2)确定一个像素是在边缘暗的一边还是亮的一边确定一个像素是在边缘暗的一边还是亮的一边.总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割拉普拉斯算子拉普拉斯算子0.00.1101.0噪声对边缘检噪声对边缘检测的影响测的影响总述间隔检测间

14、隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割高斯拉普拉斯高斯拉普拉斯算子算子考虑函数考虑函数:h的拉普拉斯算子的拉普拉斯算子(h关于关于r的二阶导数的二阶导数):222()rh re 222,rxy为标准差2222224()rrh re 高斯型的拉普拉斯算子高斯型的拉普拉斯算子(LoG)模糊图像模糊图像用该函数对图像进行平滑滤波用该函数对图像进行平滑滤波,然后再应用拉普拉斯算子然后再应用拉普拉斯算子.总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割拉普拉斯拉普拉斯算子算子高斯型拉普拉斯算子高斯型拉普拉斯算子三维曲线三维曲线图像图像横截面横截面55的模板的模板总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界

15、检测门限处理区域分割拉普拉斯拉普拉斯算子算子 总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割算子比较算子比较 总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割算子比较算子比较 总述间隔检测间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割算子比较算子比较7.2 边缘连接和边界检测利用前面的方法检测出边缘点利用前面的方法检测出边缘点,但由于噪声、光照不均等因素的影但由于噪声、光照不均等因素的影响，获得边缘点有可能是不连续的，必须使用连接过程将边缘像素响，获得边缘点有可能是不连续的，必须使用连接过程将边缘像素组合成有意义的边缘信息，以备

16、后续处理。组合成有意义的边缘信息，以备后续处理。总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割局部处理局部处理 00|(,)(,)|f x yf xyE00|(,)(,)|x yxyA如果大小和方向准则得到满足如果大小和方向准则得到满足,则在前面定义的则在前面定义的(x,y)(x,y)邻域中的点就邻域中的点就与位于与位于(x,y)(x,y)的像素连接起来的像素连接起来.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割基本步骤基本步骤 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割灰度图像边界跟踪灰度图像边界跟踪 通过霍夫变换进行整体处理通过霍夫变换进

17、行整体处理总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割Hough 变换变换 在图像空间中在图像空间中,经过经过(x,y)的直线的直线:y=ax+b a-斜率斜率,b-截距截距可变换为可变换为:b=-ax+y,表示参数空间中的一条直线表示参数空间中的一条直线.参数空间中交点参数空间中交点(a,b)即为图像空间中过点即为图像空间中过点(xi,yi)和和(xj,yj)的直线的斜的直线的斜率和截距率和截距.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割Hough 变换变换 1)在参数空间建立一个二维数组在参数空间建立一个二维数组A,数组的第一维的范围为图像空间数组的第一维的范围为图像空间中直线斜率的

18、可能范围中直线斜率的可能范围(amin,amax),第二维为图像空间中直线截距的第二维为图像空间中直线截距的可能范围可能范围(bmin,bmax),且开始时把数组初始化为零且开始时把数组初始化为零.2)然后对图像空间中的点用然后对图像空间中的点用Hough变换计算出所有的变换计算出所有的a,b值值,每计算出每计算出一对一对a,b 值值,就对数组中对应的元素就对数组中对应的元素A(a,b)加加1.计算结束后计算结束后,A(a,b)的值的值就是图像空间中落在以就是图像空间中落在以a为斜率为斜率,b为截距的直线上点的数目为截距的直线上点的数目.Hough变换的基本步骤变换的基本步骤:总述间隔检测边缘

19、连接与边界检测门限处理区域分割Hough 变换变换 图图 HoughHough变换的计算过程变换的计算过程数组数组A A的大小对计算量和计的大小对计算量和计算精度的影响很大算精度的影响很大,当图像当图像空间中有直线为竖直线时空间中有直线为竖直线时,斜率斜率a a为无穷大为无穷大,此时此时,参数参数空间可采用极坐标空间可采用极坐标.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割Hough 变换变换 能将断了的线段连接起来能将断了的线段连接起来,并具有较强的抑制噪声的能力并具有较强的抑制噪声的能力,能够提取出在噪能够提取出在噪声背景中的直线声背景中的直线.HoughHough变换不仅可以检测直线变

20、换不仅可以检测直线,它可以检测所有能够给出解析式的曲线它可以检测所有能够给出解析式的曲线.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割Hough 变换变换通过图论技术进行全局处理通过图论技术进行全局处理基于图表达边缘线段的连接基于图表达边缘线段的连接,并搜索与重要边缘相对应的低开销路径并搜索与重要边缘相对应的低开销路径的图的图.这种表示提供了一种在有噪声环境下效能很好的抗干扰途径这种表示提供了一种在有噪声环境下效能很好的抗干扰途径.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割7.3 门限处理(阈值分割)由于图像门限处理的直观性和易于实现的性质由于图像门限处理的直观性和易于实现的性质,使它在

21、图使它在图像分割应用中处于中心地位像分割应用中处于中心地位.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割上上图图(a)为一幅图像的灰度级直方图为一幅图像的灰度级直方图,其由亮的对象和暗的背景组成其由亮的对象和暗的背景组成.对象和背景的灰度级形成两个不同的模式对象和背景的灰度级形成两个不同的模式.选择一个选择一个门限值门限值T,可以可以将这些模式分开将这些模式分开.(b)包含包含3个模式个模式.(a)(a)单一门限单一门限 (b)(b)多门限进行分割的灰度级直方图多门限进行分割的灰度级直方图总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割1 ,0 ,f x yTg x yf x yT如果如果对象

22、点对象点背景点背景点总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割在无人介入的情况下自动选取阈值是大部分应用的基本要求在无人介入的情况下自动选取阈值是大部分应用的基本要求,自动阈值自动阈值法通常使用灰度直方图来分析图像中灰度值的分布法通常使用灰度直方图来分析图像中灰度值的分布,结合特定的应用领结合特定的应用领域知识来选取合适的阈值域知识来选取合适的阈值.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割101210,iiiiLTiii TiTLiii Tiin

23、innn1121()2iT迭代式阈值选择的基本步骤如下迭代式阈值选择的基本步骤如下:适用于背景和适用于背景和对象在图像中对象在图像中占据的面积相占据的面积相近的情况近的情况.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割(a)原图原图(b)图像的直方图图像的直方图(c)通过用迭代估计的门通过用迭代估计的门限对图像进行分割限对图像进行分割的结果的结果总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连

24、接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割7.4 区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割形式化地定义如下：令形式化地定义如下：令I表示图像表示图像,H表示具有相同性质的谓表示具有相同性质的谓词词,图像分割把图像分割把I分解成分解成n个区域个区域 Ri i,i1,2,n,1,2,n,满足：满足：11),2),1,2,()3),()NiijiiijRI RRi j iji in H RTruei j ij H RRFalse 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割区域生长是一种根据事前定义的准

25、则将像素或子区域聚合成更大区域的区域生长是一种根据事前定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程过程.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割T区域生长的算法实现：区域生长的算法实现：区域A 区域B 种子像素 种子像素总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割169269355169269355169269355169269355(a)初始情形初始情形 (b)T=1 (c)T=2 (d)T=3生长准则生长准则:所考虑的像素点和种子点的灰度值的绝对值差小于或等于所考虑的像素点和种子点的灰度值的绝对值差小于或等于某个阈值某个阈值T T久将该像素点归入种子点所在的区域久将该像素点归入种子

26、点所在的区域.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 显示有缺陷的焊显示有缺陷的焊缝的图像缝的图像种子点种子点区域生长的结果区域生长的结果对有缺陷的焊缝对有缺陷的焊缝区域进行分割得区域进行分割得到的边界到的边界总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 如果区域的某些特性差别比较大,即不满足一致性准则时,则区域应该采用分裂法,分裂过程从从图像的最大区域开始，一般情况下，是从整幅图像开始.确定分裂准则(一致性准则)确定分裂方法，即如何分裂区域，使得分裂后的子区域的特性尽可能都满足一致性准则值

27、。总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 单纯的区域分裂只能把图像分成许多满足一致性谓词的区单纯的区域分裂只能把图像分成许多满足一致性谓词的区域域,相邻的具有相同性质的区域并没有合成一体相邻的具有相同性质的区域并没有合成一体.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 区域分裂合并法无需预先指定种子点区域分裂合并法无需预先指定种子点,它按某种一致性准则分它按某种一致性准则分裂或者合并区域裂或者合并区域.可以先进行分裂运算可以先进行分裂运算,然后再进行合并运算然后再进行合并运算;也可以分裂和

28、合并运算同时进行也可以分裂和合并运算同时进行,经过连续的分裂和合并经过连续的分裂和合并,最后最后得到图像的精确分割效果得到图像的精确分割效果.分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有效分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有效.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 具体实现时具体实现时,分裂合并算法可以基于四叉树数据表示方式进行分裂合并算法可以基于四叉树数据表示方式进行.总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 (a)(a)初始图像初始图像 (b)(b)第一次分割第一次分割 (c)(c)第二次分割第二次分割总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割T 分裂合并法分裂合并法算法实现：

29、算法实现：1）对图像中灰度级不同的区域，均分为四个子区域2）如果相邻的子区域所有像素的灰度级相同，则将其合并3）反复进行上两步操作，直至不再有新的分裂与合并为止总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割基本原理基本原理 又称Watershed变换，借鉴形态学理论的分割方法，利用图像区域特性来分割图像，将边缘检测与区域生长的优点结合起来，能得到单像素宽的、连通的、封闭的、位置准确的轮廓。总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割基本思想基本思想:基于局部极小值和积水盆（Catchment Ba

30、sin）概念。积水盆是地形中局部极小点的影响区（Influence Zones），水平面从这些局部极小值处上涨，在水平面浸没地形的过程中，每一个积水盆被筑起的“坝”所包围，这些坝用来防止不同积水盆里的水混合到一起。在地形完全浸没到水中之后，这些筑起的坝就构成了分水岭。总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 地形浸没过程说明总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割基于标记的基于标记的watershedwatershed变换变换 3个步骤：对原图进行梯度变换，得到梯度图。用合适的标记函数把图像中相关的目标及背景标记出来，得到标记图。将标记图中的相应标记作为种子点，对梯度图像进行 wa

31、tershed变换，产生分水线总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割 原细胞图像 经典的canny梯度 梯度图像的流域分界线 分割结果总述间隔检测边缘连接与边界检测门限处理区域分割作业进行实战演练三 鸣谢T感谢中北大学信息与通信工程学院给予的大力感谢中北大学信息与通信工程学院给予的大力帮助。帮助。T感谢山东科技大学信电学院、广东工业大学信感谢山东科技大学信电学院、广东工业大学信息工程学院、北京师范大学信息科学与技术学息工程学院、北京师范大学信息科学与技术学院等提供的参考资料。院等提供的参考资料。T感谢电子工业出版社阮秋琦等翻译的优秀教材感谢电子工业出版社阮秋琦等翻译的优秀教材、机械工业出版社张弘等编著的优秀教材。、机械工业出版社张弘等编著的优秀教材。